Việc tái tạo những kiến thức và kinh nghiệm không có trong sách vở này bằng AI đòi hỏi phải trình bày nó một cách có cấu trúc bằng logic và quy tắc.

Đầu tiên, Hitachi đã huấn luyện AI dựa trên thông tin đã được chuẩn hóa sẵn, chẳng hạn như sách hướng dẫn và nhật ký bảo trì trong quá khứ. Không giống như các hệ thống AI trước đây, AI thế hệ mới có thể xử lý ngôn ngữ tự nhiên mà không cần chuyển đổi nó thành code lập trình. Công ty cũng tổng hợp lại các từ viết tắt, biệt danh và thuật ngữ nội bộ để đưa vào hệ thống.

Để thu thập kiến thức ẩn của những người lao động kỳ cựu, Hitachi đã sử dụng phỏng vấn và các phương pháp được sử dụng trong nghiên cứu nhân chủng học, ghi lại lời nói và hành động của họ một cách chi tiết để hiểu rõ ý nghĩa cốt lõi.

Đội ngũ của Moriwaki đã đến trực tiếp các trung tâm bảo trì và dành 17 giờ quan sát cách những nhân viên có kinh nghiệm tìm ra nguyên nhân gây ra sự cố thiết bị.

Họ nhận thấy rằng quy trình làm việc có thể được chia thành các quy trình riêng lẻ, chẳng hạn như lấy mã số ID sản phẩm, tìm kiếm hồ sơ về các trường hợp tương tự, tra cứu kho phụ tùng và đề xuất giải pháp. Hitachi sau đó đã tổng hợp lại tất cả các bước này thành một quy trình mà AI có thể tuân theo.



Công ty đã triển khai Tác nhân AI hỗ trợ thông tin bảo trì (Maintenance Inquiry AI Agent) vào ứng dụng thực tế kể từ cuối năm ngoái. Sử dụng hệ thống này, ngay cả những nhân viên mới cũng có thể nhập thông tin cần thiết, kiểu máy sản phẩm, vị trí và các vấn đề được quan sát thấy, và để tác nhân AI đề xuất các nguyên nhân và giải pháp có thể xảy ra.

Điều này dự kiến sẽ rút ngắn thời gian cần thiết để trả lời các câu hỏi từ khách hàng khoảng 30%. Thời gian xử lý các cuộc gọi liên quan đến sự cố máy tính điều khiển đã giảm từ khoảng 30 phút xuống còn 20 phút.

Với vai trò là nhà sản xuất thiết bị truyền tải điện, đường sắt và công nghiệp, Hitachi lo ngại về việc mất mát những kiến thức không có trong sách vở khi những người thợ kỳ cựu nghỉ hưu. Nếu như những kiến thức đó có thể được tích hợp hiệu quả vào AI, nó có thể mang lại lợi thế cạnh tranh cho các tập đoàn Nhật Bản, cạnh tranh được với các gã khổng lồ công nghệ như Google, nơi mà sự vượt trội về công nghệ của họ khiến các công ty Nhật Bản khó có thể cạnh tranh trực tiếp.

Các hệ thống AI của những công ty này có được sức mạnh cạnh tranh từ việc huấn luyện trên dữ liệu kỹ thuật số như quảng cáo trực tuyến và mạng xã hội, nhưng thiếu dữ liệu từ thế giới thực, ngoại trừ một vài trường hợp như xe tự lái.



"Chúng tôi sẽ làm chủ không gian vật lý và kết hợp công nghệ thông tin và công nghệ vận hành, đồng thời tích hợp cả AI," ông Jun Yoshida, giám đốc trung tâm AI thế hệ mới của Hitachi cho biết. Công ty đang sử dụng công nghệ bên ngoài cho các mô hình ngôn ngữ lớn nằm nền tảng cho các hệ thống AI của mình, đồng thời tập trung nguồn lực vào các lĩnh vực mà nó có thể tận dụng thế mạnh riêng, chẳng hạn như ứng dụng và trung tâm dữ liệu.

Kế hoạch kinh doanh ba năm của Hitachi đến năm tài chính 2027 coi AI là một lĩnh vực tăng trưởng và kêu gọi đầu tư 500 tỷ Yên (3.5 tỷ USD) để phát triển các hoạt động kinh doanh mới.

Tình hình kinh doanh của Hitachi là một ví dụ mô tả những hướng đi đa dạng và cơ hội của những tập đoàn Nhật Bản từng thống trị thị trường hàng điện tử toàn cầu, bao gồm cả Sony, Panasonic và Toshiba. Họ đều đã và đang cố gắng tái định hướng sau khi Nhật Bản để tuột mất vị thế dẫn đầu ngành bán dẫn và gia công thiết bị điện tử vào tay những quốc gia khác như Hàn Quốc hay Trung Quốc.

Có lẽ đến tận bây giờ, trong tâm khảm nhiều anh em member Tinhte vẫn nghĩ Hitachi là một nhà sản xuất mọi thứ đồ điện tử, từ nồi cơm điện đến tủ lạnh, từ ổ cứng đến chip bán dẫn. Nhưng hiện tại thì không. Hitachi đã tinh giảm tới mức chỉ còn tập trung chủ yếu cho hai mảng: Cơ sở hạ tầng công nghiệp số, và cơ sở hạ tầng điện lưới.

Nhìn từ bên ngoài, Hitachi trông vẫn giống một tập đoàn đa ngành với những mảng kinh doanh khác biệt, từ cơ sở hạ tầng đường sắt, đường điện và tự động hóa công nghiệp. Nhưng các nhà đầu tư thì cho rằng họ đã thoát khỏi tình trạng trì trệ, ứng dụng công nghệ thông tin và khoa học dữ liệu để sau này trở thành một đơn vị tư vấn cho những đơn vị vận hành cơ sở hạ tầng, đường sắt và các đơn vị sản xuất.

Theo Nikkei